[win10] anaconda 环境导出打包迁移

本文分享了两种从一台计算机导出Anaconda环境并迁移到另一台离线计算机的方法。第一种方法使用export命令导出环境为yml文件,但可能会遇到依赖库未完全迁移的问题。第二种方法则是直接复制整个环境文件夹,这种方法更为完整有效。

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当需要从A计算机导出环境到脱机的B计算机(例如工厂车间)

首先照网上教的

方法一:用export方式在要导出的环境命令行中,下指令导出成yml文件

然后将文件复制到B计算机中,执行以下命令指定导入的文件路径

conda env create -f  d:\tensorflow-env.yml

结果导入后发现keras, tensorflow, pandas, numpy等库都没有跟着迁移过来.......................

 

后来网上再找到一个整个打包带走的

方法二:

直接到anaconda存放envs的活页夹,将整个环境压缩打包带走

以我用户名Gen为例: C:\\Users\Gen\.conda\envs\tensorflow

然后复制压缩文件丢到B计算机的anaconda存放envs的活页夹,再解压即可!

### 如何在 Linux 系统中迁移 Anaconda 环境 在 Linux 系统中迁移 Anaconda 环境通常涉及导出当前环境的依赖列表并将其导入到目标环境中。以下是实现这一过程的具体方法: #### 导出现有环境 可以使用 `conda` 的命令来保存现有的 Conda 环境配置及其依赖项。 ```bash conda env export --name myenv > environment.yml ``` 此命令会创建一个名为 `environment.yml` 的文件,其中包含了指定环境(此处为 `myenv`)的所有包以及其版本号[^1]。 #### 迁移至新系统 将生成的 `environment.yml` 文件复制到新的 Linux 系统上。可以通过 SCP 或其他方式传输该文件。 #### 创建相同的新环境 在目标机器上运行以下命令以基于 `environment.yml` 文件重新创建相同的环境。 ```bash conda env create -f environment.yml ``` 这一步骤将会解析 `environment.yml` 中定义的所有依赖关系,并尝试安装它们。如果某些特定平台上的软件包不可用,则可能需要手动调整这些依赖项[^2]。 #### 设置 PySpark 和 Python 版本兼容性 当涉及到像 PySpark 这样的工具时,确保目标系统的 Python 解释器路径与源系统一致非常重要。例如,在上述 Bash 配置文件中设置了如下变量: ```bash export PYSPARK_PYTHON=/home/zxj/user/anaconda3/envs/py35/bin/python3 ``` 因此,在迁移过程中也应确认目标机器上的相应路径存在且指向正确的 Python 可执行文件。 #### 安装额外必要的库 (可选) 如果有任何特殊的二进制轮子(wheels),比如提到过的 `python_geohash` 或者 `sasl` ,则需单独下载适合目标架构的 wheel 并通过 pip 来安装他们。 ```bash pip install /path/to/python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 注意这里的例子适用于 Windows AMD64 构建;对于 Linux 用户来说,应该寻找对应的操作系统和处理器类型的 wheels [^3]. --- ### 注意事项 - 如果两个系统之间的差异较大(如不同发行版或者主要版本更新),可能会遇到一些不兼容的情况。 - 对于非常复杂的项目,考虑直接打包整个 conda 目录并通过 tarball 形式移动可能是更简单的方法之一。
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